機器學習之決策樹（下）

在決策樹中有乙個很重要的概念就是深度

沒錯決策樹很容易過擬合

從iris來看下所謂的過擬合環境

匯入包

import numpy as np

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib as mpl
from sklearn import tree
from sklearn.tree import decisiontreeclassifier
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import accuracy_score
from sklearn.datasets import load_iris
import pydotplus
mpl.rcparams['font.sans-serif'] = ['simhei']
mpl.rcparams['axes.unicode_minus'] = false
iris_feature_e = 'sepal length', 'sepal width', 'petal length', 'petal width'
iris_feature = '花萼長度', '花萼寬度', '花瓣長度', '花瓣寬度'
iris_class = 'iris-setosa', 'iris-versicolor', 'iris-virginica'
# 載入資料
x = pd.dataframe(load_iris().data)
y = load_iris().target

機器學習 決策樹 下

在機器學習中，隨機森林由許多的決策樹組成，因為這些決策樹的形成採用了隨機的方法，因此也叫做隨機決策樹。隨機森林中的樹之間是沒有關聯的。當測試資料進入隨機森林時，其實就是讓每一顆決策樹進行分類，最後取所以決策樹中分類結果最多的那類為最終的結果。因此隨機森林時乙個包含多個決策樹的分類器，並且其輸出的類別...

機器學習之決策樹

在這裡，我想以更直觀的方式幫助各位理解 掌握並且運用 注意 是運用 決策樹，從而為機器學習作鋪墊。ps 但還是希望大家稍微知道決策樹大概是什麼樣子。1.根結點 root node 沒有入邊，但有零條或多條出邊 2.內部結點 internal node 恰有一條入邊和 兩條或多條出邊 3.葉結點 le...

機器學習之決策樹

決策樹是很常見的機器學習分類演算法，竟然叫決策樹，那麼它的模型其實就像樹一樣。通過對樣本集的學習，挖掘出有用的規則。對於程式設計師來說或許以條件語句來看就更好理解了，決策樹可以看成是多個if then條件語句的集合。這種模型等同於我們寫的條件語句，所以它的 分類速度是很快的。來個例子了解下決策樹分類...